【技术实现步骤摘要】
基于改进小树变换的NPC三电平逆变器故障诊断方法
本专利技术涉及电路器件故障诊断
,尤其是基于改进小树变换的NPC三电平逆变器电路故障诊断方法。
技术介绍
相对于传统的两电平逆变器,三电平逆变器具有器件所承受的电压应力低、电磁干扰小、输出电压的谐波少和逆变效率高等优点,但三电平电路使用了更多的功率开关器件,导致电路的可靠性降低,任何一个器件故障都有可能导致整个电路停止工作,甚至会影响到其他电路的安全,造成不可估量的经济损失。因此如何快速地检测出故障时刻和类型,并准确地对故障信号进行分析,实现故障暂态和扰动时刻的准确定位,是现阶段亟待解决的问题。从20世纪80年代起,相关专家学者们就已经做了大量的研究工作,提出了多种NPC三电平故障诊断技术。汤清泉,颜世超等在《三电平逆变器的功率管开路故障诊断》(中国电机工程学报,2008,28(21):26-32)中提出了以输出侧PWM电压波形和输出电流的极性作为故障特征的诊断方法,该方法速度快、可靠性高,但需要人工查找故障器件,不能够实现准确定位。廖俊勃,帕孜来·马合木提等在《三电平逆变器IGBT的开路故障诊断研究》(电测与仪表,2015,52(20):35-40)中以测量二极管桥臂上两端电压作为故障信息,根据故障信号和小波函数的特点,利用小波变换将故障信号转化为故障特征向量。小波变换在时域和频域都能得到较高的分辨率,但它的效果取决于小波基函数的选取。此外,一旦确定了基函数,就必须用这一种基函数来处理所有信号,不能自适应。陈丹江,叶银忠在《基于多神经网络的三电平逆变器器件开路故障诊断方法》(电工技术学报,2013, ...
【技术保护点】
1.一种基于改进小树变换的NPC三电平逆变器故障诊断方法,其特征在于:该方法包括下列顺序的步骤:(1)构建NPC三电平逆变器电路仿真模型,模拟故障过程,测量桥臂的电压波形作为故障信号;(2)用集合经验模态分解EEMD将故障信号分解为多个IMFs分量;(3)对每个IMFs分量进行希尔伯特Hilbert变换,得到其时频分布和振幅,选择前8个IMFs分量;(4)对经过步骤(3)所选取的IMFs分量,使用包络分析拟合出包络信号,筛选出故障特征参数;(5)用高斯核函数对小树变换进行优化,优化后的小树变换可以使步骤(4)中的故障特征参数降维、聚类,产生彼此独立的特征向量样本;(6)将步骤(5)得到的样本数据按3∶7分为训练集和测试集;训练集用来构造SVM分类器模型,测试集用来实际诊断电路故障。
【技术特征摘要】
1.一种基于改进小树变换的NPC三电平逆变器故障诊断方法,其特征在于:该方法包括下列顺序的步骤:(1)构建NPC三电平逆变器电路仿真模型,模拟故障过程,测量桥臂的电压波形作为故障信号;(2)用集合经验模态分解EEMD将故障信号分解为多个IMFs分量;(3)对每个IMFs分量进行希尔伯特Hilbert变换,得到其时频分布和振幅,选择前8个IMFs分量;(4)对经过步骤(3)所选取的IMFs分量,使用包络分析拟合出包络信号,筛选出故障特征参数;(5)用高斯核函数对小树变换进行优化,优化后的小树变换可以使步骤(4)中的故障特征参数降维、聚类,产生彼此独立的特征向量样本;(6)将步骤(5)得到的样本数据按3∶7分为训练集和测试集;训练集用来构造SVM分类器模型,测试集用来实际诊断电路故障。2.根据权利要求1所述的基于改进小树变换的NPC三电平逆变器故障诊断方法,其特征在于:所述步骤(2)具体包括以下步骤:(2a)在原始故障信号u(t)中加入正态分布的白噪声序列a(t),得到U(t):U(t)=u(t)+a(t)式中,U(t)是加入白噪声序列后的故障信号,u(t)是原始故障信号,a(t)是白噪声序列;(2b)对U(t)进行EMD分解,得到一组IMFs分量bj(t)和残留量rj(t):式中,bj(t)是IMFs分量,rj(t)是残留量,j=1,2,...,n,n为IMFs分量的个数;(2c)每次加入不同的白噪声序列ai(t),重复步骤(2a)和步骤(2b):式中,Ui(t)为加入第i个白噪声序列ai(t)后的故障信号,bij(t)为加入第i个白噪声序列ai(t)后的IMFs分量,rij(t)为加入第i个白噪声序列ai(t)后的残留量,N为加入高斯白噪声的次数;(2d)利用白噪声频谱的均匀分布,当信号加在遍布整个时频空间的白噪声背景上时,不同时间尺度的信号会自动分布到合适的参考尺度上;由于零均值噪声的特性,经过多次平均后,噪声将相互抵消,每次得到的IMFs集成均值就可作为最终结果;IMFs分量平均值表示为:式中,为第j个IMFs分量的平均值;最后,原始故障信号表示为:式中,为原始故障信号,r(t)为EEMD分解后的残余量。3.根据权利要求1所述的基于改进小树变换的NPC三电平逆变器故障诊断方法,其特征在于:所述步骤(3)具体包括以下步骤:(3a)对每个IMFs分量做Hilbert变换后,第j个IMFs分量的时频分布为:式中,为第j个IMFs分量的时频分布,ω为角频率,Aj(t)是第j个IMFs分量的振幅,ωj(t)为第j个IMFs分量的角频率;原始故障信号的时频分布为:式中,Z(ω,t)为原始故障信号的时频分布;(3b)选择前8个IMFs分量。4.根据权利要求1所述的基于改进小树变换的NPC三电平逆变器故障诊断方法,其特征在于:在所述步骤(4)中,对所选取的前8个IMFs分量,使用包络分析得到包络信号:式中,S(ω)为故障信号的包络信号,Zj(ω,t)为第j个IMFs分量的时频分布;通过观察包络信号频谱中不同频率分量的特征,筛选出故障特征参数,记为{x1,x2,...,xf},f为故障特征参数个数。5.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员:李兵,钱李欣,崔介兵,周健波,韩睿,张晓艺,何怡刚,
申请(专利权)人:合肥工业大学,
类型:发明
国别省市:安徽,34
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